動きの開発、速度制御ロジックのモデリング：体験！ MBD＆MDDによる組み込みシステム開発（5）（1/2 ページ）

今回は、Scicoslabを使いながら速度制御ロジックのモデリングを行い、「動き」の開発を進めていく!!

[軽部 禎文（アフレル）、藤井 律行（永和システムマネジメント），＠IT MONOist]

　前回「制御の世界のモデルベース開発とは？」では、簡単な制御モデルを使用して、制御の世界のモデルベース開発プロセスについて説明しました。

　今回は、速度制御部分の開発を行っていきます。

開発対象

　システム全体のフレーム部分は、すでに連載前半で作成しました。

　今回の開発対象は「追従走行中」状態であるfollower_linetraceの、「追従走行する」RC_fw_linetrace_run関数のロジックとなります。現在は、ON／OFF制御（ある程度の距離まで先行車に近づいたらスピードを20に、ある程度距離が離れたらスピードを100にする）が実装されています。制御モデルを使用して、この部分をよりよいものにしていきます。ただし、今回は追従部分のみを対象とし、ライントレース部分はON／OFF制御のままとします。

図1　開発対象

制御モデルの作成

制御系の構造

　今回考えている制御系の構造を図2に示します。コントローラは、PI制御によるフィードバック制御を適用することにします。プラント（制御対象）は、自車と先行車で構成されます。これは車間距離を制御するためです。それでは、早速コントローラからモデリングをはじめましょう。

図2　制御系の構造

コントローラ

　前述のようにコントローラには、PI制御を適用します。PI制御（またはPID制御）は古典制御の代表的な制御則であり、さまざまなところで適用されています。

　今回は、制御について論じるのが目的ではないので詳細は説明しませんが、PID制御は偏差に比例する制御を行う「P制御」、偏差の積分に比例する制御を行う「I制御」、偏差の微分に比例する制御を行う「D制御」（今回は、D制御は適用しません）を含む制御になります。P制御は“現在”、I制御は“過去”、D制御は“未来”に対する制御だともいわれます。

　このPID制御を制御モデルで表すと図3のようになります。

図3　PIDコントローラ

　また、今回作成するコントローラの内容は、表1のようになります。表1の「Pゲイン」「Iゲイン」は暫定値です。これらの情報を基に、前回紹介した「Scicoslab」を使用してモデルを作成していきましょう。なお、モデルで使用しているブロックは表2に示すカテゴリに格納されています。

コントローラ	PI制御
Pゲイン	1.2
Iゲイン	0.2
Dゲイン	0（D制御は適用しないため）
設定値	30cm

制御間隔 0.05sec

表1　コントローラの内容

ブロック	カテゴリ
ゲインブロック	Linear
合計ブロック	Linear
積分ブロック	Linear
微分ブロック	Linear
定数ブロック	Sources
表2　ブロックの格納場所

プラント

　同様に、制御対象となる自車と先行車をモデリングしていきましょう。今回は単純化のため、モータへ付加するスピードと実際の走行距離を測定して、それらの関係からモデル化していきます。そこで、モータへ付加するスピードと、5秒間走行させたときの実際の走行量の関係を調べてみました。その結果を図4に示します。

図4　スピードと移動量の関係（横軸：スピード、縦軸：移動量cm）

　図4中の数式は、最小二乗法による近似直線です。この傾きを速度ゲインとして使用します。この速度ゲインを使用して、自車と先行車のモデルを作成します。モデルは図5のようになります。自車の移動距離（速度×速度ゲイン）と先行車の移動距離（初期車間＋速度×速度ゲイン）の差が車間距離になり、コントローラにフィードバックされます。作成したモデルのパラメータは表3のとおりです。

図5　制御対象

ブロック	パラメータ
走行体の速度ゲイン	4.2 図4の近似直線の傾き20.297を5secで除した値
初期車間	50cm
制御間隔	0.05sec
表3　モデルのパラメータ

全体の制御系

　コントローラとプラント部分を結合し、シミュレーションが可能なように描画ブロックなどを追加すると図6のようなモデルになります。このモデルでは、目標車間距離を30cmに設定しています。また、自車速度のオフセットとして30のスピードを与え、コントローラからの調整量との差をモータに与えるスピードとしています。

図6　マージしたモデル